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Simulierte Lastgänge eines Laborgebäudes für Klimakälte, Raum- und Prozesswärme.
© RWTH Aachen

Darstellung der Superstruktur eines Energieversorgungssystems. Das blaue Netz stellt das Warm-/Kaltwassersystem dar, das rote die Stromversorgung.
© RWTH Aachen

Schematische Darstellung eines Versorgungsnetzwerks im Programm TOP-Energy.
© Gesellschaft zur Förderung angewandter Informatik e. V.

Versorgungsleitungen im Chemiepark Knapsack
© InfraServ GmbH & Co. Knapsack KG
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Optimierung mit sOptimo

In einer vereinfachten Berechnungsweise wird mit konstanten Wirkungsgraden voroptimiert und anschließend mit variablen Wirkungsgraden nachjustiert. Für eine kürzere Rechenzeit setzten die Forscher Erzeugermodelle mit konstanten Wirkungsgraden ein. Die Lösungsdauer reduziert sich durch diese Vereinfachung erheblich. Die Möglichkeit, für eine erhöhte Genauigkeit variable Teillastwirkungsgrade einzusetzen, resultiert insbesondere für komplexe Systeme in einem erhöhten Rechenaufwand für die Optimierung. Dem kann durch eine Optimierung mit einer sogenannten Optimality Gap entgegengesteuert werden, die angibt, um wie viel Prozent der finale Zielfunktionswert vom theoretisch möglichen, optimalen Zielfunktionswert abweichen darf. Zusätzlich kann ein Timelimit festgelegt werden, nach welchem Zeitraum die Optimierung spätestens abgebrochen wird. Beide Alternativen führen in der Regel zu einem Kapitalwert, der nah am Optimum liegt. Die Erzeugerstruktur ändert sich kaum, vergleicht man das Ergebnis der Berechnung mit Optimality Gap mit der mathematisch optimalen Lösung. Bei vergleichsweise niedriger Lösungsdauer werden somit nahoptimale Lösungen geliefert. Im Test ergaben sich mehrere unterschiedliche Versorgungsstrukturen mit fast identischen Kapitalwerten.

Mit Unterstützung der Entwickler wurde das neue Tool an einem realen Beispiel getestet. Dabei zeigte sich, dass auch die realen Strukturen in ihrer Komplexität grundsätzlich abgebildet werden können und die Optimierung in der Lage ist, Verbesserungsmöglichkeiten aufzuzeigen. Einige weiterführende praktische Fragestellungen könnten jedoch besser bearbeitet werden, wenn das Programm um weitere Funktionen ergänzt würde. Eines der Ziele ist dabei, mehrere alternative Vorschläge mit den bestmöglichen Lösungseigenschaften herauszufinden. Eine weitere Herausforderung liegt darin, mehrere widersprüchliche Zielfunktionen, wie zum Beispiel Kosten und Primärenergieeinsatz, zu berücksichtigen.

Simulation verbessert Planung

Zur Erprobung des Programms projektierten die Experten einen Industriestandort für ein weltweit tätiges Pharmaunternehmen und ermittelten die kapitalwertoptimale Versorgungsstruktur. Zur Anonymisierung übertrugen sie die Gebäude und Trassen des Industrieparks auf den Lageplan der RWTH Aachen. Für die Berechnungen konnten sie vorhandene Daten zu den maximalen Kühllasten nutzen. Die Forscher ermittelten die maximalen Heizlasten sowie die Lastgänge für die benötigte Klimakälte und Raumwärme mit einer thermischen Gebäudesimulation. Die abgeschätzten Prozesswärmeund Strombedarfe stellten sie als Lastgänge dar. Für 21 Gebäude (Produktion, Forschung, Büro, Lager, Kantine und Rechenzentrum) wurden Lastgänge erzeugt. Das reale Energieversorgungssystem mit seinen Strom-, Wärme- und Kälteverbrauchern und Versorgern – Kessel, BHKW, Absorptionskältemaschinen (AKM) und Kompressionskältemaschinen (KKM) – wird im Programm Top-Energy durch eine Superstruktur abgebildet. In der Superstruktur werden alle möglichen Varianten zur Versorgung der Energiebedarfe kodiert. Aus diesen Varianten wird dann in der Optimierung eine Teilmenge ausgewählt. Gegenüber der realen Anlagenstruktur spart das optimale System, in das zwei BHKW eingebunden sind, im Zeitraum von 10 Jahren 40 % der Bezugs- und Investitionskosten ein.
Das erreichten die Forscher durch die Optimierung der Versorgungsstruktur: Kompressions- und Absorptionskältemaschinen, BHKW und Kessel, angeschlossen ans öffentliche Strom- und Gasnetz.
Außerdem wurde untersucht, wie lange die Berechnung dauert, abhängig von der Komplexität der Superstruktur und der Anzahl der betrachteten Zeitschritte. Ausgehend von je zwei Erzeugern mit variablen Wirkungsgraden konnten Modelle innerhalb einer Minute berechnet werden.

Überführung in die betriebliche Praxis

Als Praxispartner aus dem Bereich der Industrieparks begleitet und unterstützt die Firma InfraServ GmbH & Co. Knapsack KG das Projekt. Zwei von ihr betriebene Industrieparks in der Umgebung von Köln werden als Anwendungsbeispiel verwendet. Für diese Industrieparks entwirft die Software automatisch Varianten des bestehenden Energiesystems und bewertet diese. Dabei werden sowohl die Struktur als auch die Topographie des Energiesystems optimiert, Kriterien sind insbesondere Kosten und Klimawirkung des Systems. Die Optimierungssoftware vergleicht nicht nur die von den Planern bereits bedachten Varianten, sie entwickelt und bewertet auch völlig neue Varianten.
Ziel weiterführender Arbeiten ist es, das methodisch abgesicherte Modell für einen breiteren Anwenderkreis nutzbar zu machen. Planer sollen das neue Tool auch ohne Kenntnisse in der mathematischen Optimierung anwenden können. Daraus ergeben sich weitere Anforderungen an die Umsetzung der Methode in TOP-Energy.
Das Vorhaben wurde durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert. Ein Anschlussprojekt zur Weiterentwicklung der Software wird angestrebt. Dann können komplexe reale Systeme mit monatlicher Zeitauflösung oder sogar mit Tagesmittelwerten dargestellt werden. Neben der Einbindung einer multikriteriellen Optimierung soll das Programm auch von Industriepartnern definierte Problemstellungen aufgreifen können.

Raffinerie-Abwärme wird zu Fernwärme

Ein Beispiel dafür, wie durch eine Vernetzung von Erzeugern und Verbrauchern Abwärmepotenziale genutzt und große Energiemengen eingespart werden können, findet sich in Karlsruhe. Die Mineralölraffinerie Oberrhein (MiRO) ist die größte Raffinerie Deutschlands. Prozessabwärme mit Temperaturen unter 130 °C kann dort nicht weiter wirtschaftlich genutzt werden. Doch für die Fernwärmeversorgung reicht diese Temperatur. Seit Herbst 2010 nutzen die Stadtwerke Karlsruhe die Abwärme eines Werksteils der MiRO für die Fernwärmeversorgung. Diese Prozessabwärme wird durch kompakte Plattenwärmetauscher aus den Anlagen der Raffinerie ausgekoppelt und in das Fernwärmenetz eingespeist. Durch die Abwärmenutzung stieg die Energieeffizienz der Raffinerie um 5 Prozent.
Die Stadtwerke haben 2013 rund 300.000 Megawattstunden bezogen. Das entspricht dem Wärmebedarf von rund 25.000 Haushalten und spart 65.000 Tonnen CO2 pro Jahr.
Wenn ab Oktober 2015 auch Abwärme aus dem zweiten Werksteil eingespeist wird, kommen weitere 220.000 Megawattstunden hinzu.
Das Bundesumweltministerium hat dieses Pilotprojekt im Rahmen der Klimaschutzinitiative mit 5 Mio. Euro gefördert. 2013 wurde es mit dem Energy Award ausgezeichnet.

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Adressen

Projektleitung
RWTH Aachen, LTT

Forschung
GFaI e. V.

Betreiber, Energiedienstleister
InfraServ GmbH & Co. Knapsack KG

Betreiber, Energiedienstleister
Siemens AG

Links

Strukturoptimierung von Energieversorgungssystemen
Weblink zum Forschungsvorhaben des Lehrstuhls für Technische Thermodynamik der RWTH Aachen

Stadt mit Energie-Effizienz - SEE Stuttgart
Weblink zum Projekt des Lehrstuhls für Verkehrsplanung und Verkehrsleittechnik der Universität Stuttgart

30 Pilot-Netzwerke
Weblink zum Projekt des Fraunhofer ISI

Lernende Energienetzwerke
Website der LEEN GmbH

ENERGIEWENDEBAUEN
Projekte, Berichte, Nachrichten
und Analysen aus der Forschungsinitiative ENERGIEWENDEBAUEN

EnEff:Industrie
Weblink zum Portal mit Nachrichten und Berichten aus der Forschung für die energieeffiziente Industrie

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